Kap. 10: Løsningsforslag

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Kap. 10: Løsningsforslag"

Transkript

1 Kap. 10: Løsningsforslag Markedets risikopremie (MP ) er definert som MP = (r m r f ). Ifølge oppsummeringen i læreboken (Strøm, 2017, side 199), er markedets risikopremie i området prosent. Dette er en risikopremie som er beregnet fra forskjellige studier, hvor man har brukt data for ulike perioder og for ulike land. 1.2 På en investering med ettårig horisont er det riktig å bruke den ettårige statsobligasjonen som referanse for den risikofrie renten. tuilsvarende vil det være riktig å bruke den tiårige statsobligasjonen for en investering med horisont på ti år. 2 Vi skal se hvordan vi kan komme frem til beta for Orkla og Equinor fra de oppgitte verdiene i oppgaven. 2.1 De utfylte verdiene for Orkla vises i tabell 1. Her er gjennomsnittlig avkastning i prosent R O = 1 T 2016 t=2006 ( ) St S t 1 1

2 Tabell 1 Beregning av avkastning, varians og standardavvik for Orkla Orkla Endring Avvik Avvik 2 År S Ot S Ot S Ot 1 1 R Ot R O ( ROt R O ) R O V ar (R O ) s (R O ) I denne beregningen har vi T = 11. Summen av kolonnen Endring delt på 11 gir nå R O = Tilsvarende finner vi varians og standardavvik til avkastningene: V ar (R O ) = 1 T t=2006 Tabellen 1 viser hvordan dette gjøres. 2.2 ( ROt R O ) 2 ; s (RO ) = V ar (R O ) Vi skal nå gjøre tilsvarende for markedsindeksen som for Orkla og også finne kovariansen med Orkla, se tabell 2. I tabell 2 er verdiene funnet på samme måte som i tabell Vi skal nå finne beta til Orkla. Beta for Orkla er definert som: β O = Cov (R O, R m ) som gir β O = V ar (R m ) =

3 Tabell 2 Beregning av avkastning, varians og standardavvik for markedsporteføljen og kovariansen med Orkla Endring Avvik Avvik 2 Kovarians Orkla S År S mt mt S mt 1 1 R mt R ( m Rmt R ) 2 ( m ROt R ) ( O Rmt R ) m R m V ar (R m ) Cov (R O, R m ) Orklas beta er Er beta β O = 0.71 til Orkla en høy betaverdi? Beta til markedsporteføljen β m = 1.0. Orkla har da mindre systematisk risiko enn markedet generelt. En forklaring på den relativt lave beta til Orkla er at selskapet i stigende grad konsentrerte seg om merkevarer for husholdninger i denne tiden. Nødvendighetsartikler som såpemidler og matvarer som Grandiosa er mindre utsatt for konkurranse og svingninger i markedet. Det er derfor rimelig at risikoen i Orkla er mindre enn markedet generelt. Legg også merke til at den gjennomsnittlige avkastningen er høyere i Orkla enn i markedet generelt. Dette skulle tilsi høyere risiko i Orkla. Men slike avvik fra regelen kan forekomme for enkeltselskaper, men vil i mindre grad inntreffe med en portefølje av flere selskaper. 3

4 2.3 Finn beta for Equinor (før Statoil). Er beta til Equinor høy? Beta for Equinor finnes på samme måte for Orkla. Vi får at R E = 6.81, Covar (R E, R m ) = Vi kjenner allerede variansen til markedsporteføljen. Da har vi β E = Cov (R E, R m ) V ar (R m ) som gir β O = = 0.45 En beta på 0.45 for et petroleumsselskap virker veldig lavt. På den annen side er også avkastningen lav, betydelig lavere enn markedsporteføljen i denne tidsperioden. Videre kan en aksje være volatil og samtidig ha lav systematisk risiko i form av en lav beta. Det er jo kovariansen med markedsporteføljen som er avgjørende for om beta er høy eller lav. Slike forhold kan forklare en lav beta for Equinor. 3 Dette dreier seg om å beregne beta fra en regresjonsanalyse hvor vi bruker markedsmodellen: r S = α + β S r m + u (1) 3.1 Hovedresultatene kan oppsummeres i følgende punkter. Den beregnede regresjonslinjen er r S = r osebx Beta til Storebrand er da β S = Beta er temmelig nær den gjennomsnittlige beta på markedsporteføljen, som vi antar OSEBX avspeiler. Spredningsdiagrammet med regresjonslinjen er gjentatt i figur 1. Kan vi stole på regresjonen? Vi ser at t-verdien til beta er veldig høy, 11.37, og at vi med mindre enn en prosents sannsynlighet kan si at beta-verdien avviker fra null. Ut fra dette vil vi si at beta til Storebrand er skarpt bestemt. Videre viser det seg at α S = med lav sannsynlighet. Vi kan ikke avvise nullhypotesen om at α S er forskjellig fra null. 4

5 r stb r S = r osebx r osebx Figur 1: Spredningsdiagrammet med regresjonslinjen r S = r osebx for daglige data 3.2 Avkastningen r osebx = 1.5. Da venter vi at avkastningen på Storebrand-aksjen er 3.3 r S = = Problemet er formelt sett det samme som før: E (r S ) = = Ikke overraskende venter vi at Storebrand-aksjen vil ha omtrent samme kursutvikling som markedsporteføljen. Her har vi brukt markedsmodellen til å 5

6 forutsi hva kursen på Storebrand-aksjen, gitt en spådom om utvikling i aksjemarkedet generelt. Dette er prediksjon. 3.4 Vi ser at R 2 = Dette viser hvor mye av den systematiske risikoen som markedsmodellen har forklart. Usystematisk risiko for Storebrand er altså 0.656, eller 65.6%. Vi ser også fra spredningsdiagrammet at mange observasjoner ligger fjernt fra regresjonslinjen. Samtidig viser diagrammet at det er relativt få observasjoner som ligger fjernt fra andre. Vi har ikke problemer med såkalte uteliggere i datamaterialet, som kan gi skjevheter i beregningen av koeffisientene α S og β S Vi skal lage et spredningsdiagram for avkastningene i forhold til beta og tegne inn regresjonslinjen. En (svært) enkel regresjon med 10 observasjoner gir regresjonslinjen som vist i diagrammet. Det viser seg at sammenhengen mellom beta og avkastningene er svært tett. 4.2 Tabell 3 Beregning av systematisk risiko i selskapene Markedets Systematisk Selskap standavv Beta risiko

7 20 r j r S = β β Figur 2: Sammenhengen mellom beta og avkastning i aksjen Tabellen viser hvor sterk påvirkning størrelsen på beta har for den samlede systematiske risikoen i porteføljen. 4.3 Investorene kan bare ta hensyn til den systematiske risikoen fordi den gjenværende risikoen fluktuerer tilfeldig rundt null. Formelt sett har vi fra kjente egenskaper ved regresjonsanalysen at E (u) = 0. Forventningen til feilleddet er lik null. Det som gjenstår i forventningen til markedsmodellen (1) er dermed den systematiske risikoen. 7

8 4.4 Vi danner en likeveid portefølje av aksjene i selskapene 1 og 5. Porteføljens beta er da gitt av: β P = 0.5( ) = 1.39 Beta til en portefølje er lik den veide summen av betaene i porteføljen, veid med aksjens vekt i porteføljen. Porteføljens systematiske risiko er: σ 2 P = 0.5( ) = Vi kunne også hentet tallene for systematisk risiko i aksjene 1 og 5 fra tabell 3 og regnet ut porteføljens systematiske risiko. Vekten i porteføljen er nå slik at vi holder 25% i selskap 1. Porteføljens beta blir nå: β P = = 1.25 Porteføljens systematiske risiko er denne gangen: σ 2 P = = En betydelig reduksjon i systematisk risiko i forhold til den likeveide porteføljen Spredningsdiagrammet for beta til enkeltselskapene og deres avkastninger vises i figur 3. Sammenhengen mellom beta og avkastningen i selskapene er stigende, men observasjonene er svært sprikende i forhold til regresjonslinjen. Med bare 10 observasjoner er ikke dette et sikkert anslag. Ingen av koeffisientene i den beregnede markedsmodellen er signifikante, ikke en gang på 10% nivå. Det viser seg at t-verdien til forklaringsvariablen beta er 1.11, og for konstantleddet R 2 = Med få observasjoner må vi bruke justert R 2. Til tross for den svake sammenhengen mellom beta og avkastning, ser vi av tabellen i oppgaven at beta-verdiene virker rimelige. Beta er høy for oljeselskapene Equinor og Aker BP, og lav for teleselskapet Telenor. 8

9 r j r S = β β Figur 3: Sammenhengen mellom beta og avkastninger i enkeltselskaper med regresjonslinjen. Daglige data 5.2 Vi skal også undersøke sammenhengen mellom selskapenes standardavvik og deres avkastning. Vi vet at dette standardavviket inneholder både den systematiske og den usystematiske risikoen til selskapene. Gir dette en bedre sammenheng enn beta? Figur 4 gir mulighet for drøfting. Spredningsdiagrammet viser at sammenhengen er omtrent like svak som med beta som forklaringsvariabel. Denne gangen viser det seg at t-verdien til forklaringsvariablen Stavvik er 1.19 som gir en p-verdi på 0.269, og for konstantleddet R 2 = Resultatene er bare marginalt bedre enn med beta. Siden vi har få observasjoner må vi igjen bruke justert R 2. Vi kan ikke si at standardavviket er en bedre variabel til å forutsi selskapenes 9

10 r j r j = s j Figur 4: Sammenhengen mellom selskapenes standardavvik og deres avkastning med inntegnet regresjonslinje. Daglige data Stavvik avkastning en selskapenes beta. 5.3 En årsak til at vi får så dårlige sammenhenger for både beta og Stavvik, er at vi har data for noen få selskaper over en relativt kort periode, bare ett år. Spesielle forhold i enkeltselskaper kan ha spilt inn i løpet av denne korte perioden. For eksempel måtte Norsk Hydro redusere sin bauxittproduksjon i Brasil kraftig. Videre kan en urolig verdensøkonomi ha spilt en rolle ved at forventninger om økonomiske resultater forandres. 10

11 6 Er beta fra regnskapsdata en god ide? I utgangspunktet skal jo renskapet avspeile verdiutviklingen i selskapet, slik at på lang sikt skulle regnskaps- og markedsvurderinger ligge nær hverandre, selv om de ikke er sammenfallende. La oss se. 6.1 Vi bruker dataene fra oppgaven og gjennomfører en regresjon med markedsmodellen på vanlig vis, men denne gangen med avkastning for selskapene beregnet fra regnskapsdata. Tabell 4 Beregning av regnskapsbeta for Orkla og Ekornes. t-verdier i parentes. Avhengig variabel r orkla r ekornes Her viser resultatene følgende: 6.2 Skjæringspunkt (11.273) (9.349) r osebx (1.275) (1.296) R 2 justert Observasjoner Beta for begge selskapene er nær null. Dette er urealistisk for selskaper som leverer produkter og tjenester for et samfunn preget av endring. 2. I begge tilfeller er t-verdiene for beta ikke-signifikante, dvs. vi kan ikke avvise at β = 0. Samtidig er t-verdiene for α sterkt signifikante. Verdiene er høye, noe som indikerer at den regnskapsmessige avkastningen er frakoblet verdiutviklingen på børsen. 3. Den forklarte varians (R 2 ) er nær null, dvs. det aller meste av variasjonen i den regnskapsmessige avkastningen er usystematisk. Denne modellen er åpenbart lite egnet til å beregne beta, til å finne ut hvordan avkastningen i et selskap varierer med avkastningen på markedsporteføljen. Det er blandingen av regnskaps- og markedsdata som øyensynlig ikke egnet til å beregne beta. 11

12 Referanser Strøm, R. Ø. (2017). Foretaksfinans. Oslo: Universitetsforlaget. 12

Kap. 10: Oppgaver. Ta utgangspunkt i dataene nedenfor.

Kap. 10: Oppgaver. Ta utgangspunkt i dataene nedenfor. Kap. 10: Oppgaver 1 2 1. Hva er den omtrentlige størrelsen på markedets risikopremie? 2. Hvilken rente på statsobligasjoner ville du bruke som risikofri rente hvis investeringen er har en ettårig horisont.

Detaljer

Kap. 3: Løsninger på Oppgaver

Kap. 3: Løsninger på Oppgaver Kap. 3: Løsninger på Oppgaver R. Øystein Strøm 1 Bilselskapet vil altså øke salget med 15,000 enheter om prisen settes ned. Det vil ha følgende fordel av å sette ned prisen: Fordel = Margin pr. bil 50,

Detaljer

Diversifiseringsoppgaver

Diversifiseringsoppgaver Diversifiseringsoppgaver 1 Et firma vurderer to ettårige prosjekter som i dag vil kreve en investering på 100. Firmaet kan anvende hele eller deler av hvert prosjekt. Opplysninger om prosjektene er gitt

Detaljer

Kap. 11: Avvik fra markedsporteføljen

Kap. 11: Avvik fra markedsporteføljen Kap. 11: Avvik fra markedsporteføljen 1 En analytiker har funnet ut at beta og avkastning for et utvalg aksjer er som følger. Aksje 1 2 3 4 5 6 7 8 Beta 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 2.00 2.50 Avkastning

Detaljer

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2.

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2. Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 17 november 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk Tapir

Detaljer

Oppgaver i arbitrasje

Oppgaver i arbitrasje Oppgaver i arbitrasje R. Øystein Strøm 1 Et bilselskap vurderer å tilby en rabatt på 20,000 på sin minivan, noe som senker utsalgsprisen fra 300,000 til 280,000. Markedsføringsavdelingen regner med at

Detaljer

Temaartikkel. Statens pensjonsfond Norge, avkastningsutviklingen 1998 2008

Temaartikkel. Statens pensjonsfond Norge, avkastningsutviklingen 1998 2008 Temaartikkel Statens pensjonsfond Norge, avkastningsutviklingen 1998 2008 Denne temaartikkelen er hentet fra Folketrygdfondets årsrapport 2008 Haakon VIIs gate 2 Pb. 1845 Vika, 0123 Oslo Tlf: 23 11 72

Detaljer

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y Statistiske metoder 1 høsten 004. Løsningsforslag Oppgave 1: a) Begge normalplottene gir punkter som ligger omtrent på ei rett linje så antagelsen om normalfordeling ser ut til å holde. Konfidensintervall

Detaljer

Kap. 9: Kapitalverdimodellen Løsningsforslag

Kap. 9: Kapitalverdimodellen Løsningsforslag Kap. 9: Kapitalverdimodellen Løsningsforslag 1 Sharpe-forholdet er definert som: S p = E (r p) r f σ p. (1) Vi kan oppfatte hver indeks som en portefølje. Sharpe-forholdet i aksjeindeksene er: Avkastning

Detaljer

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47)

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47) MOT310 tatistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen vår 006, s. 1 Oppgave 1 a) En tilfeldig utvalgt besvarelse får F av sensor 1 med sannsynlighet p 1 ; resultatene for ulike besvarelser er uavhengige.

Detaljer

Diversifiseringsoppgaver - Løsningsforslag

Diversifiseringsoppgaver - Løsningsforslag Diversifiseringsoppgaver - Løsningsforslag 1 1.1 Forventet avkastning og standardavvik Avkastningenr j er gitt av: r j = S j1 S j0 +Div j1 S j0 (1) der P j1 Prisen på aksjej på tidspunkt 1 P j0 Prisen

Detaljer

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003 MOT310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag eksamen 25. november 2003 Oppgave 1 a) Vi har µ D = µ X µ Y. Sangere bruker generelt trapesius-muskelen mindre etter biofeedback dersom forventet bruk av trapesius

Detaljer

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon Inferens for regresjon 10.1 Enkel lineær regresjon 11.1-11.2 Multippel regresjon 2012 W.H. Freeman and Company Denne uken: Enkel lineær regresjon Litt repetisjon fra kapittel 2 Statistisk modell for enkel

Detaljer

Kapitalverdimodellen

Kapitalverdimodellen Kapitalverdimodellen Kjell Arne Brekke October 23, 2001 1 Frontporteføljer En portefølje er en front-portefølje dersom den har minimal varians gitt avkastningen. Først, hva blir avkastning og varians på

Detaljer

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x Multiple regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable.det er fortsatt en responsvariabel. Måten dette gjøre på er nokså naturlig. Prediktoren

Detaljer

temaartikkel Denne temaartikkelen er hentet fra Folketrygdfondets årsrapport for 2010. Avkastningsutviklingen 1998 2010, Statens pensjonsfond Norge

temaartikkel Denne temaartikkelen er hentet fra Folketrygdfondets årsrapport for 2010. Avkastningsutviklingen 1998 2010, Statens pensjonsfond Norge temaartikkel Avkastningsutviklingen 1998-2010, Avkastningsutviklingen 1998 2010, Denne temaartikkelen er hentet fra Folketrygdfondets årsrapport for 2010. Avkastningsutviklingen 1998-2010, Avkastningsutviklingen

Detaljer

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår Løsningsforslag ECON 130 Obligatorisk semesteroppgave 017 vår Andreas Myhre Oppgave 1 1. (i) Siden X og Z er uavhengige, vil den simultane fordelingen mellom X og Z kunne skrives som: f(x, z) = P(X = x

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Deleksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 10. oktober 2012. Tid for eksamen: 15:00 17:00. Oppgavesettet

Detaljer

Inferens i regresjon

Inferens i regresjon Strategi som er fulgt hittil: Inferens i regresjon Deskriptiv analyse og dataanalyse først. Analyse av en variabel før studie av samvariasjon. Emne for dette kapittel er inferens når det er en respons

Detaljer

Innhold Innledning Eierskap og kontroll Arbitrasjefrie markeder

Innhold Innledning Eierskap og kontroll Arbitrasjefrie markeder Innhold 1 Innledning 13 1.1 Hva er foretaksfinans?...................... 14 1.2 Foretakets eierform........................ 15 1.2.1 Aksjeselskapets fordeler................. 16 1.3 Finansielle beslutninger

Detaljer

Kort overblikk over kurset sålangt

Kort overblikk over kurset sålangt Kort overblikk over kurset sålangt Kapittel 1: Deskriptiv statististikk for en variabel Kapittel 2: Deskriptiv statistikk for samvariasjon mellom to variable (regresjon) Kapittel 3: Metoder for å innhente

Detaljer

Befolkning og velferd ECON 1730, H2016. Regresjonsanalyse

Befolkning og velferd ECON 1730, H2016. Regresjonsanalyse Netto innfl. Befolkning og velferd ECON 1730, H2016 Regresjonsanalyse Problem: Gitt planer for 60 nye boliger i kommunen neste år, hvor mange innflyttere kan vi forvente? Tabell Vestby kommune Nye boliger

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 13: Lineær korrelasjons- og regresjonsanalyse Kap. 13.1-13.3: Lineær korrelasjonsanalyse. Disse avsnitt er ikke pensum,

Detaljer

Finansiering og investering

Finansiering og investering Finansiering og investering John-Erik Andreassen 1 Høgskolen i Østfold Fra et tradisjonelt eierorientert ståsted stiller en spørsmålet: Hvorfor eierne vil investerer i en bedrift fremfor å gjøre det selv?

Detaljer

MOT 310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen høst 2006, s. 1. Oppgave 1

MOT 310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen høst 2006, s. 1. Oppgave 1 MOT 310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen høst 2006, s. 1 Oppgave 1 a) Normalantakelse: Målingene x 1,..., x 21 og y 1,..., y 8 betraktes som utfall av tilfeldige variable X 1,..., X 21

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Underveiseksamen i: STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 28/3, 2007. Tid for eksamen: Kl. 09.00 11.00. Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka:

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka: MOT30 Statistiske metoder, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. ) Oppgaver fra boka: Oppgave.5 (.3:5) ) Først om tolking av datautskriften. Sammendrag gir følgende informasjon: Multippel R =R,

Detaljer

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT0 STATISTISKE METODER VARIGHET: TIMER DATO:. NOVEMBER 00 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV OPPGAVER PÅ 7 SIDER HØGSKOLEN

Detaljer

Statlig eierskap på Oslo Børs. Bernt Arne Ødegaard. Professor Universitetet i Stavanger

Statlig eierskap på Oslo Børs. Bernt Arne Ødegaard. Professor Universitetet i Stavanger Statlig eierskap på Oslo Børs Bernt Arne Ødegaard Professor Universitetet i Stavanger Hva er spørsmålet? Er det slik at det at staten har en stor aktiv eierpost i et selskap på Oslo Børs påvirker prisen

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Inferens om varians og standardavvik for ett normalfordelt utvalg (9.4) Inferens om variansen til en normalfordelt populasjon

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 12 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Onsdag

Detaljer

Snøtetthet. Institutt for matematiske fag, NTNU 15. august Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk

Snøtetthet. Institutt for matematiske fag, NTNU 15. august Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk Snøtetthet Notat for TMA424/TMA4245 Statistikk Institutt for matematiske fag, NTNU 5. august 22 I forbindelse med varsling av om, klimaforskning og særlig kraftproduksjon er det viktig å kunne anslå hvor

Detaljer

Oppgave N(0, 1) under H 0. S t n 3

Oppgave N(0, 1) under H 0. S t n 3 MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr 9 (s 1) Oppgave 1 Modell: Y i β 0 + β 1 x i + β 2 x 2 i + ε i der ε 1,, ε n uif N(0, σ 2 ) e) Y Xβ + ε der Y Y 1 Y n, X 1 x 1 x 2 1

Detaljer

Eksamensoppgaver Foretaksfinans. Øystein Strøm

Eksamensoppgaver Foretaksfinans. Øystein Strøm Eksamensoppgaver Foretaksfinans Øystein Strøm 28. januar 2018 2 i Forord Dette er eksamensoppgaver i faget Foretaksfinans gitt ved Handelshøyskolen i OsloMet - Storbyuniversitetet i perioden 2010 til 2017.

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002 Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002 Oppgave 1 a) En god estimator er forventningsrett og har liten varians. Vi tester forventningsretthet: E[ˆµ] E[Y ] µ E[ µ] E[ 1 2 X + 1 2 Y ] 1 2 E[X]

Detaljer

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7 Vedlegg 1 - Regresjonsanalyser 1 Innledning og formål (1) Konkurransetilsynet har i forbindelse med Vedtak 2015-24, (heretter "Vedtaket") utført kvantitative analyser på data fra kundeundersøkelsen. I

Detaljer

Notasjon og Tabell 8. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Notasjon og Tabell 8. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere 2 Inferens om varians og standardavvik for ett normalfordelt utvalg (9.4) Inferens om variansen til en normalfordelt populasjon bruker kjikvadrat-fordelingen ( chi-square distribution ) (der kji er den

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2009 TMA4240 Statistikk Høst 2009 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer b6 Oppgave 1 Oppgave 11.5 fra læreboka. Oppgave 2 Oppgave 11.21 fra læreboka. Oppgave

Detaljer

Oppgave 1. Vi må forutsette at dataene kommer fra uavhengige og normalfordelte tilfeldige variable,

Oppgave 1. Vi må forutsette at dataene kommer fra uavhengige og normalfordelte tilfeldige variable, MOT30 Statistiske metoder Løsningsforslag til eksamen vår 0 s. Oppgave a Vi har x = 6. og x i x = 4.6. Herav s x = n Et 90% kondensintervall er gitt ved x i x = 4.6 = 0.89 6 SX X t 0.056 X + t S X 0.056

Detaljer

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable Kap. 2.1 om assosiasjon og kryssplott forrige uke. Kap. 2.2, 2.3, 2.

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable Kap. 2.1 om assosiasjon og kryssplott forrige uke. Kap. 2.2, 2.3, 2. Kapittel 2 Utforske og beskrive data Sammenhenger mellom variable Kap. 2.1 om assosiasjon og kryssplott forrige uke. Kap. 2.2, 2.3, 2.4 denne uken To kryssplott av samme datasett, men med forskjellig skala

Detaljer

2.2 Korrelasjon. Våre øyne ikke gode til å bedømme hvor sterk en sammenheng er Trenger kvantitativt mål på sammenheng Korrelasjon et slikt mål

2.2 Korrelasjon. Våre øyne ikke gode til å bedømme hvor sterk en sammenheng er Trenger kvantitativt mål på sammenheng Korrelasjon et slikt mål 2.2 Korrelasjon Våre øyne ikke gode til å bedømme hvor sterk en sammenheng er Trenger kvantitativt mål på sammenheng Korrelasjon et slikt mål Korrelasjon Korrelasjon: Kvantitativt mål på lineær sammenheng

Detaljer

Eksamen i SØK2005 Finansmarkeder (Vår 2014)

Eksamen i SØK2005 Finansmarkeder (Vår 2014) Eksamen i SØK2005 Finansmarkeder (Vår 2014) Ta de forutsetninger du måtte finne nødvendig. %-satsene bak oppgavenummereringen er kun ment som en indikasjon på hvordan de ulike oppgavene kommer til å bli

Detaljer

Kandidatene 4507, 4542, 4545 og 4569 har meget gode besvarelser supert!

Kandidatene 4507, 4542, 4545 og 4569 har meget gode besvarelser supert! MOT 310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen høst 2006, s. 1 Flott! Samlet sett leverer dere gode resultater. Kandidatene 4507, 4542, 4545 og 4569 har meget gode besvarelser supert! Totalt

Detaljer

= 5, forventet inntekt er 26

= 5, forventet inntekt er 26 Eksempel på optimal risikodeling Hevdet forrige gang at i en kontrakt mellom en risikonøytral og en risikoavers person burde den risikonøytrale bære all risiko Kan illustrere dette i en enkel situasjon,

Detaljer

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio)

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Beskrive fordelinger (sentraltendens, variasjon og form): Observasjon y i Sentraltendens

Detaljer

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010 Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010 Oppgave 1 a Forventet antall dødsulykker i år i er E(X i λ i. Dermed er θ i λ i E(X i forventet antall dødsulykker per 100

Detaljer

Modifisering av Black & Scholes opsjonsprising ved bruk av NIG-fordelingen

Modifisering av Black & Scholes opsjonsprising ved bruk av NIG-fordelingen Modifisering av Black & Scholes opsjonsprising ved bruk av NIG-fordelingen Prosjektoppgave STK-MAT2011 Sindre Froyn Salgsopsjon A B K S 0 T S 0 : porteføljeprisen ved tiden t = 0. K: garantert salgspris

Detaljer

Oppgaver i aksjevurdering

Oppgaver i aksjevurdering Oppgaver i aksjevurdering R. Øystein Strøm 1 Evco s aksjekurs er i dag 50 og selskapet vil betale et utbytte på 2 om ett år. Egenkapitalkostnaden er 15%. Hvilken pris kan du regne med å selge for like

Detaljer

Løsningsforslag til eksamen i TMA4245 Statistikk 7. juni 2007

Løsningsforslag til eksamen i TMA4245 Statistikk 7. juni 2007 Løsningsforslag til eksamen i TMA4245 Statistikk 7. juni 2007 Oppgave 1: Pengespill a) For hver deltaker har vi følgende situasjon: Deltakeren får en serie oppgaver. Hver runde har to mulige utfall: Deltakeren

Detaljer

En analyse av norske aksjefond

En analyse av norske aksjefond NORGES HANDELSHØYSKOLE Bergen, våren 2014 En analyse av norske aksjefond -Analyse og prestasjonsvurdering av norske aksjefond i perioden 1996-2012 Av Remi André Fure Veileder: Tore Leite Masteroppgave

Detaljer

Grad av aktiv forvaltning for fond i DNB Norge-familien

Grad av aktiv forvaltning for fond i DNB Norge-familien Grad av aktiv forvaltning for fond i DNB Norge-familien Analyse av DNB Norge, DNB Norge I, Avanse Norge I og Avanse Norge II for tidsrommet 31..2009 til 31..2014. Petter Bjerksund, professor NHH og Trond

Detaljer

Aksjestatistikk Andre kvartal Året 2017 Privatpersoner som eier aksjer ÅRET 2017 STATISTIKK NORDMENN OG AKSJER

Aksjestatistikk Andre kvartal Året 2017 Privatpersoner som eier aksjer ÅRET 2017 STATISTIKK NORDMENN OG AKSJER Aksjestatistikk Andre kvartal 2015 ÅRET 2017 STATISTIKK NORDMENN OG AKSJER Nordmenn eier aksjer for mer enn 100 milliarder kroner på Oslo Børs. Vi har aldri eid større verdier. Ved utgangen av 2017 eide

Detaljer

Aktuell kommentar. Sammenhengen mellom styringsrenten og pengemarkedsrentene: 2007-2012. Nr. 2 2012

Aktuell kommentar. Sammenhengen mellom styringsrenten og pengemarkedsrentene: 2007-2012. Nr. 2 2012 Nr. Aktuell kommentar Sammenhengen mellom styringsrenten og pengemarkedsrentene: 7- Av Tom Bernhardsen, Markedsoperasjons- og analyseavdelingen* *Synspunktene i denne kommentaren representerer forfatterens

Detaljer

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1 Løsningsforslag for: MOT10 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 6. november 007 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP0S, Casio FX8 eller TI-0 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) MERKNADER:

Detaljer

Presentasjon Fosnavåg Shippingklubb 16. Januar 2017

Presentasjon Fosnavåg Shippingklubb 16. Januar 2017 Presentasjon Fosnavåg Shippingklubb 16. Januar 2017 Sparebanken Møre Markets Aktiv Forvaltning Trond Moldskred 2016 Et begivenhetsrikt år side 2 1 2016: Til tross for dette et bra år for aksjer Oslo børs

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 1. n + (x 0 x) 1 2 ) = 1 γ

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 1. n + (x 0 x) 1 2 ) = 1 γ MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: Oppgave 11.25 (11.27, 11.6:13) Modell: Y i = α + βx i + ε i der ε 1,..., ε n u.i.f. N(0, σ 2 ). Skal nne

Detaljer

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130 Andreas Mhre April 15 Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 13 Oppgave 1: E(XY) = E(X(Z X)) Setter inn Y = Z - X E(XY) = E(XZ X ) E(XY) = E(XZ) E(X ) E(XY) = - E(X ) X og Z er uavhengige, så

Detaljer

Løsning eksamen desember 2016

Løsning eksamen desember 2016 Løsning eksamen desember 016 Oppgave 1 a) En drone har to uavhengige motorer. Vi innfører hendelsene A: motor 1 svikter B: motor svikter Dronen er avhengig av at begge virker, slik at sannsynligheten for

Detaljer

Oppgaver Kap. 9: Kapitalverdimodellen

Oppgaver Kap. 9: Kapitalverdimodellen Oppgaver Kap. 9: Kapitalverdimodellen 1 Ettårig avkastning og volatilitet i noen utvalgte aksjeindekser er vist nedenfor. Avkastning Volatilitet Dow Jones 500 17.65 12.43 NASDAQ 25.88 14.82 NYSE Amex 5.75

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Deleksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 13. oktober 2010. Tid for eksamen: 15:00 17:00. Oppgavesettet

Detaljer

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0 Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir

Detaljer

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt. Eksamen i: MET040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 4. juni 2008 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

Detaljer

Marginalkostnaden er den deriverte av totalkostnaden: MC = dtc/dq = 700.

Marginalkostnaden er den deriverte av totalkostnaden: MC = dtc/dq = 700. Oppgaver fra økonomipensumet: Oppgave 11: En bedrift har variable kostnader gitt av VC = 700Q der Q er mengden som produseres. De faste kostnadene er på 2 500 000. Bedriften produserer 10 000 enheter pr

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag http://wiki.math.ntnu.no/st0202/2012h/start 2 Kap. 13: Lineær korrelasjons-

Detaljer

Merk at vi for enkelthets skyld antar at alle som befinner seg i Roma sentrum enten er italienere eller utenlandske turister.

Merk at vi for enkelthets skyld antar at alle som befinner seg i Roma sentrum enten er italienere eller utenlandske turister. ECON230: EKSAMEN 20 VÅR - UTSATT PRØVE 2 TALLSVAR. Oppgave Da Anne var på besøk i Roma, fikk hun raskt problemer med språket. Anne snakker engelsk, men ikke italiensk, og kun av 5 italienere behersker

Detaljer

Tilleggsoppgaver for STK1110 Høst 2015

Tilleggsoppgaver for STK1110 Høst 2015 Tilleggsoppgaver for STK0 Høst 205 Geir Storvik 22. november 205 Tilleggsoppgave Anta X,..., X n N(µ, σ) der σ er kjent. Vi ønsker å teste H 0 : µ = µ 0 mot H a : µ µ 0 (a) Formuler hypotesene som H 0

Detaljer

ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper

ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kapittel 8: Sammenligning av grupper Situasjon: Vi ønsker

Detaljer

Finans. Oppgave dokument

Finans. Oppgave dokument Finans Oppgave dokument Antall Oppgaver: 40 Oppgaver Antall emner: 7 emner Antall sider: 13 Sider Forfatter: Studiekvartalets kursholdere Kapittel 1 - Investeringsanalyse Oppgave 1 Gjør rede for hva som

Detaljer

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt. Eksamen i: MET040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 4 november 2008 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 4 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

Detaljer

Tilbakekjøp av egne aksjer

Tilbakekjøp av egne aksjer NORGES HANDELSHØYSKOLE Bergen, våren 2008 Tilbakekjøp av egne aksjer Markedets respons og faktorer som påvirker responsen Av Kenneth Settem Veileder: Førsteamanuensis Tommy Stamland Fordypning i finansiell

Detaljer

Aksjeavkastningsparadoxet

Aksjeavkastningsparadoxet Aksjeavkastningsparadoxet Kjell Arne Brekke October 16, 2001 1 Mer om risikofrie sannsynligheter Vi skal nå tilbake til modellen vi studerte ovenfor, med to tidsperioder og en konsumvare i hver periode.

Detaljer

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk Faglig kontakt under eksamen: Jarle Tufto Tlf: 99 70 55 19 Eksamensdato: 3. desember 2016 Eksamenstid (fra til): 09:00-13:00

Detaljer

Faktorer på Oslo Børs

Faktorer på Oslo Børs Faktorer på Oslo Børs Bernt Arne Ødegaard Professor, Universitetet i Stavanger Presentasjon hos folketrygdfondet, Januar 2010 Oversikt Oppsummere studien Hvilke faktorer driver kursutviklingen på Oslo

Detaljer

Kapitalverdimodellen tips til praktisk implementering ( )

Kapitalverdimodellen tips til praktisk implementering ( ) Kapitalverdimodellen tips til praktisk implementering Knut Boye Høyskolen i Agder & Norges Handelshøyskole Foretaksøkonomisk Institutt Helleveien 30 5035 Bergen Steen Koekebakker Høyskolen i Agder Institutt

Detaljer

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016 Oppgave 1 En bedrift produserer elektriske komponenter. Komponentene kan ha to typer

Detaljer

Finans Formelark Antall formler: 46 formler Antall emner: 7 emner Antall sider: 16 Sider Forfatter: Studiekvartalets kursholdere

Finans Formelark Antall formler: 46 formler Antall emner: 7 emner Antall sider: 16 Sider Forfatter: Studiekvartalets kursholdere Finans Formelark Antall formler: 46 formler Antall emner: 7 emner Antall sider: 16 Sider Forfatter: Studiekvartalets kursholdere. Emne 1 Investeringsanalyse (1) Formel for nåverdien: NPV = Nåverdi CF t

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Torsdag 9. oktober 2008. Tid for eksamen: 15:00 17:00. Oppgavesettet er på

Detaljer

Industrisammensetningen av Oslo Børs

Industrisammensetningen av Oslo Børs Industrisammensetningen av Oslo Børs Randi Næs, Johannes A Skjeltorp og Bernt Arne Ødegaard Mai 2008 Sammendrag Vi beskriver utviklingen i industrisammensetning og lønnsomhet på Oslo Børs over perioden

Detaljer

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt.

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt. EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) OPPGAVESETTET

Detaljer

Multippel regresjon. Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p.

Multippel regresjon. Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p. Multippel regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p. Det er fortsatt en responsvariabel y. Måten dette gjøre på er nokså

Detaljer

Fasit for tilleggsoppgaver

Fasit for tilleggsoppgaver Fasit for tilleggsoppgaver Uke 5 Oppgave: Gitt en rekke med observasjoner x i (i = 1,, 3,, n), definerer vi variansen til x i som gjennomsnittlig kvadratavvik fra gjennomsnittet, m.a.o. Var(x i ) = (x

Detaljer

Oppgaver i aksjevurdering - Løsninger

Oppgaver i aksjevurdering - Løsninger Oppgaver i aksjevurdering - Løsninger R. Øystein Strøm Handelshøyskolen ved HiOA 15. september 2017 1 Vi bruker sammenhengen Pris = Div 1 + S 1 1 + r E (1) Her er S 0 aksjekurs i dag, Div 1 er neste års

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2018

TMA4240 Statistikk Høst 2018 TMA4240 Statistikk Høst 2018 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Innlevering 5 Dette er andre av tre innleveringer i blokk 2. Denne øvingen skal oppsummere pensum

Detaljer

Sammenhenger mellom bredden i aksjeeierskapet og aksjeavkastning?

Sammenhenger mellom bredden i aksjeeierskapet og aksjeavkastning? Sammenhenger mellom bredden i aksjeeierskapet og aksjeavkastning? Richard Priestley og Bernt Arne Ødegaard Handelshøyskolen BI April 2005 Oversikt over foredraget Empiriske spørsmål vi vil se på. Teoretisk

Detaljer

Modellrisiko i porteføljeforvaltning

Modellrisiko i porteføljeforvaltning Modellrisiko i porteføljeforvaltning Hans Gunnar Vøien 12. mai 2011 1/25 Innhold Problem og introduksjon Problem og introduksjon Lévyprosesser Sammenlikning GBM og eksponentiell NIG Oppsummering 2/25 Problem

Detaljer

Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling Trondheim Økonomisk Høgskole EKSAMENSOPPGAVE

Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling Trondheim Økonomisk Høgskole EKSAMENSOPPGAVE Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling Trondheim Økonomisk Høgskole EKSAMENSOPPGAVE MET1002 Statistikk Grunnkurs 7,5 studiepoeng Torsdag 14. mai 2007 kl. 09.00-13.00 Faglærer: Sjur Westgaard (97122019) Kontaktperson

Detaljer

Læreplan i matematikk X - programfag i utdanningsprogram for studiespesialisering

Læreplan i matematikk X - programfag i utdanningsprogram for studiespesialisering Læreplan i matematikk X - programfag i utdanningsprogram for Fastsatt som forskrift av Utdanningsdirektoratet 22. mai 2006 etter delegasjon i brev 26. september 2005 fra Utdannings- og forskningsdepartementet

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Mette Langaas a, Ingelin Steinsland b, Geir-Arne Fuglstad c Tlf: a 988 47 649, b 926 63 096, c 452 70 806

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1120 Statistiske metoder og dataanalyse 2 Eksamensdag: Mandag 4. juni 2007. Tid for eksamen: 14.30 17.30. Oppgavesettet er

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK Økonometri I

Eksamensoppgave i SØK Økonometri I Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK3001 - Økonometri I Faglig kontakt under eksamen: Bjarne Strøm Tlf.: 73 59 19 33 Eksamensdato: 7. juni 2016 Eksamenstid: 5 timer (09.00-14.00) Sensurdato:

Detaljer

Bruk data fra tabellen over (utvalget) og opplysninger som blir gitt i oppgavene og svar på følgende spørsmål:

Bruk data fra tabellen over (utvalget) og opplysninger som blir gitt i oppgavene og svar på følgende spørsmål: Frafall fra videregende skole (VGS) er et stort problem. Bare ca 70% av elevene som begynner p VGS fullfører og bestr i løpet av 5 r. For noen elever er skolen s lite attraktiv at de velger slutte før

Detaljer

Boreanytt Uke 2. Borea Asset Management Kalfarveien 76, N-5018 BERGEN +47 53 00 29 00

Boreanytt Uke 2. Borea Asset Management Kalfarveien 76, N-5018 BERGEN +47 53 00 29 00 Boreanytt Uke 2 Borea Asset Management Kalfarveien 76, N-5018 BERGEN +47 53 00 29 00 Uken som gikk... Allokeringsmodellen har nå score på -0.5. Nyttårseffekten ble foreløpig kortvarig, og året startet

Detaljer

Kap. 5: Oppgaver Løsningsforslag

Kap. 5: Oppgaver Løsningsforslag Kap. 5: Oppgaver Løsningsforslag 1 1.1 Renten er oppgitt pr. måned. Årsrenten finner vi ved r eff = (1 + r mnd ) 12 1 (1) der r eff er den effektive renten, eller den faktiske årsrenten du betaler, mens

Detaljer

Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift

Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift 18. mai 2015 Svein Sandbakken / Jørn Bugge / Linn Renée Naper / Helge Schroeder Innhold 1. Mandat og

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1100 Statistiske metoder og dataanalyse 1 - Løsningsforslag Eksamensdag: Mandag 30. november 2015. Tid for eksamen: 14.30

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00 MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016 Individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: kalkulator Eksamensoppgaven består av 10 sider inkludert forsiden

Detaljer

ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL

ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL UNIVERSITETET I BERGEN EKSAMEN UNDER SAMFUNNSVITENSKAPELIG GRAD [ DATO og KLOKKESLETT FOR EKSAMEN (START OG SLUTT) ] Tillatte hjelpemidler: Matematisk formelsamling av K. Sydsæter,

Detaljer

DEL 1 GRUNNLEGGENDE STATISTIKK

DEL 1 GRUNNLEGGENDE STATISTIKK INNHOLD 1 INNLEDNING 15 1.1 Parallelle verdener........................... 18 1.2 Telle gunstige.............................. 20 1.3 Regneverktøy og webstøtte....................... 22 1.4 Oppgaver................................

Detaljer

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll.

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll. Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2015 Skriftlig skoleeksamen tirsdag 19. mai, 09:00 (4 timer) Resultater publiseres 10. juni Kalkulator

Detaljer

Finans. Fasit dokument

Finans. Fasit dokument Finans Fasit dokument Antall svar: 40 svar Antall emner: 7 emner Antall sider: 18 Sider Forfatter: Studiekvartalets kursholdere. Emne 1 - Investeringsanalyse Oppgave 1 Gjør rede for hva som menes med nåverdiprofil.

Detaljer